WAIC 2026｜跨維智能以數據基建革新，走出具身智能落地新路徑

供稿 / 2026-07-20 10:121601

標簽：WAIC2026

7 月 17 日至 20 日，2026 世界人工智能大會（WAIC）在上海順利舉辦。作為國內頂級 AI 行業盛會，大會聚焦技術實景落地與產業價值升級，匯聚全球頂尖企業與前沿成果，集中展現人工智能的產業化新趨勢。

本次展會，跨維智能集中亮出年度核心技術與落地成果：正式發布全球首個跨本體貫通仿真到真機的時空動作對齊大規模數據集Aligned DexWorld、首次對外亮相仿真引擎DexVerse生成式仿真能力，并帶來商超掃碼、手機裝盒等實景機器人Demo，完整展現從底層數據、仿真技術到產業落地的全鏈路能力。

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硬核開源Aligned DexWorld！大規模對齊式數據集重構數據基建范式

行業當下普遍聚焦上層世界模型迭代，跨維智能持續扎根底層基建。本次 WAIC，跨維正式開源Aligned DexWorld——全球首個貫通人類到仿真到真機的時空動作對齊大規模數據集，針對性解決行業 “數據越堆、效果越差” 的異構數據負遷移難題，為具身模型規模化訓練提供標準化、可復用的數據底座。

這也是跨維短期內在底層技術上的再度突破。今年 5 月，跨維首發DexBEV具身統一空間表征框架，將 BEV鳥瞰表征范式創新性引入機器人領域，把多視角視覺觀測、機器人狀態與動作統一至三維物理坐標系，解決了傳統視覺感知視角碎片化、無法共享訓練的問題。時隔僅兩月，Aligned DexWorld 的落地，進一步將行業數據研發思路從 “堆數據量” 升級為 “對齊優先、有效訓練”。數據集融合真人示教、真機遙操、仿真合成等多源樣本，通過三維物理級對齊，讓異構數據真正實現互通、可用、可聯合訓練。

展會現場的商超掃碼Demo，直觀驗證了這套數據基建的價值。依托對齊后的標準化數據底座，機器人能夠適配真實零售場景的復雜、隨機工況，穩定完成識別、抓取、掃碼全流程作業，泛化能力與容錯性大幅提升。

首次亮相生成式仿真！為世界模型源源不斷供給有效數據

數據基建之外，本次 WAIC首次公開亮相 DexVerse 可視化生成式仿真能力，補齊跨維 “數據 — 仿真 — 模型 — 落地” 的完整技術閉環，收獲大量行業關注。

不同于傳統仿真只能復用固定場景，仿真引擎DexVerse可高精度還原真實物理規則，通過生成式能力不斷產出多樣化、高真實度的全新場景與交互任務。這一能力解決了真實場景數據采集貴、樣本少、場景有限的痛點，為世界模型持續輸送源源不斷的有效訓練數據，讓模型在海量全新物理場景中持續迭代認知與泛化能力。

由此，跨維形成了清晰的技術閉環：以仿真引擎DexVerse與生成式仿真持續生產有效數據，以Aligned DexWorld 標準化對齊數據做訓練底座，以世界模型DexWorldModel作為核心認知能力，最終支撐機器人在真實產業場景穩定落地。

機器人掃碼、手機裝盒出圈！落地實力創造產業新生產力

技術能力最終體現在實景落地。本次現場，跨維重點展示電子制造手機精密裝盒、商超柔性掃碼分揀兩大工業級 Demo，同時搭配咖啡制作、人機象棋等生活化交互演示。區別于行業預設固定軌跡的機械演示，跨維機器人可應對真實場景的各類不確定干擾，真正做到理解場景、自主作業。

手機裝盒 Demo 面向消費電子精密產線，可自主完成取盒、放機、對位、合蓋全流程毫米級裝配。面對物料偏移、漏抓、人為擾動等產線常見異常，機器人可自主識別故障、重新規劃動作并接續完成任務，相比傳統固定自動化設備，柔性更強、容錯更高，適配精密裝配與包裝工序的智能化升級需求。

商超掃碼 Demo 聚焦零售復雜開放場景，可適配商品姿態混亂、瓶型各異、角度隨機的真實工況。依托世界模型物理預演與認知推理能力，機器人無需單品編程、無需改造現場設備，即可自主扶正物件、適配未知異形商品，遇到滑脫、掃碼失敗等問題可自主糾錯重啟，展現出極強的泛化能力與場景適應性。

兩套落地 Demo 直觀證明：依托對齊數據底座與生成式仿真的持續賦能，跨維的機器人具備真實場景下的精密作業、柔性適配與自主容錯能力。

本次 WAIC 的集中亮相，是跨維智能底層技術路線的一次完整驗證。作為以生成式世界模型驅動具身智能落地的企業，跨維始終堅持：通用機器人的規模化突破，不在于模型參數堆疊，而在于數據、仿真兩大底層基建的補齊與打通。

從Dexterity-BEV技術統一表征、發布Aligned DexWorld數據集，到仿真引擎DexVerse與生成式仿真持續供給有效數據，再到多場景工業級場景落地，跨維已形成完整的技術迭代閉環。未來，跨維將持續夯實具身智能底層基建，持續開放技術能力，推動通用機器人技術真正走向產業、落地千行百業。

機器人手機裝盒（工業產線落地場景）

手機裝盒Demo聚焦消費電子精密制造場景，依托跨維自研世界模型作為核心底層支撐，機器人不再局限于固定指令執行，在此基礎上更具備自主感知與場景理解能力，可完整復刻真實產線作業流程，自主完成盒體抓取、手機放置、精準對位、閉合裝盒全鏈路工序。結合視覺感知與空間定位能力，機器人可實時識別物料位置與姿態，穩定實現毫米級精密裝配效果。

憑借自研世界模型的物理認知與推理能力，整套方案徹底區別于傳統固定軌跡自動化設備，可從容適配物料偏移、位置變動等非結構化現場干擾。面對產線常見的漏抓、物料移位、人為干預等異常情況，系統能夠自主識別故障狀態，智能重新規劃作業路徑，自主接續完成任務，具備完善的自我糾錯與作業恢復能力。

該方案可廣泛應用于手機及各類消費電子產線的裝配、包裝、上下料環節，有效擺脫對專用治具和人工校準的依賴，大幅提升產線自動化、柔性化與運行穩定性，助力精密制造產線高效、智能化升級。

掃碼機器人（商超服務場景）

這個商超掃碼 demo 展示的是一套真正面向商超零售終端落地的機器人掃碼分揀方案。機器人通過多視角視覺感知精準識別商品的位置與姿態，運用自研世界模型DexWorldModel，雙臂協同完成取商品、掃碼、確認和放置，實現商品掃碼全流程的自動化與無人化。

在真實商超場景中，商品并不總是規整擺放。這個展示的亮點在于，機器人不僅能夠抓取形態各異的瓶裝商品，更關鍵的是——無論面對何種瓶型，當瓶子發生傾倒或姿態變化時，機器人仍能準確理解商品狀態，自主調整最優抓取策略，選擇成功率最高的方式完成掃碼分揀。這充分展現了對任意瓶子的泛化操作能力，相比固定流程動作，對環境具有極大的適應性。

值得一提的是，機器人直接通過視覺識別屏幕狀態來判斷掃碼是否成功，無需改造現有系統，讓它能更無縫地適配商超現有環境。（通過視覺識別信號燈顏色來判斷是否掃碼成功的。）

該方案將雙臂協同、多視角感知、世界模型與泛化抓取自適應操作深度融合到商超掃碼分揀流程中，為零售終端提供了一條更柔性、更智能、更低人工依賴的自動化升級路徑。

象棋機器人（文旅消費場景）

從 AlphaGo 讓大眾第一次直觀感受到 AI 在棋類決策上的突破，到今天跨維智能讓機器人真正坐到棋桌前，與人對弈、理解局面，并通過靈巧手穩定、精準地完成每一次落子，跨維正在把“會思考的 AI”帶入“能感知、能交互、能執行的具身智能”時代。這不僅是一場互動性極強的現場展示，更集中體現了機器人在長時間運行中的穩定性、精細操作能力和人機協同體驗，未來可廣泛應用于文娛互動、康養陪伴、教育體驗及商業服務等場景。

展會現場，DexForce W1 Pro 象棋機器人亮相，與現場觀眾對弈切磋，從容迎戰各路棋友。趣味十足的人機互動，讓大家近距離感受智能科技與傳統國粹相融的獨特魅力。

DexForce W1 Pro 象棋機器人依托自研世界模型DexWorldModel驅動，運行狀態穩定，抗干擾性強，可實現長時間連續對弈；搭載純視覺雙目感知系統實時識別棋盤局勢，上傳至具身智能大腦完成局勢推演并制定行棋思路，棋子識別定位準確率達99.8%，落子精準；同時搭載自研多模態交互大模型，支持語音、視覺雙向互動，可與現場觀眾輕松交流棋局思路，暢談對弈心得。

咖啡機器人（文旅消費場景）

跨維智能持續研發機器人大腦和本體，通過跨維自研具身模型，讓機器人在半結構化的商業場景里落地各種商業場景，具備強互動性、快速部署、抗干擾、長時序任務的商業部署能力。

其中，圖片中展示的咖啡師小維是業內最復雜、操作步驟最多的人形機器人商業解決方案之一，成為了WAIC的熱門打卡點。跨維W1 Pro機器人，通過操作落杯器、制冰機、咖啡機、印花機、封蓋器、貼標器等多個硬件，涉及抓、放、觀察并點擊咖啡機屏幕互動、抓貼紙、貼貼紙等多種靈巧手操作，都到達了毫米級精度，支持小維快速、高節拍地制作出用戶想要的各種口味的咖啡。

面對WAIC客流高峰，咖啡機器人全程自動化運作，精準識別線上點單指令，依靠高精度視覺定位完成器具抓取，快速完成咖啡制作與出餐，效率高，運行穩，有效縮短觀眾等候時長，并帶來便捷新穎的消費體驗。

目前，跨維的咖啡小站、冰淇淋小站、爆米花小站等已部署落地到全國各地的點位進行商業化運營。